3-Julian Ramirez CIAT

Incertidumbres en
modelos agro-climáticos
Julián Ramírez
International Centre for Tropical Agriculture, CIAT
CGIAR Research Program on Climate Change and Food Security
School of Earth and Environment, University of Leeds, UK
Contenido
• Cómo funcionan los modelos agroclimáticos?
• Definiendo la incertidumbre
• Incertidumbres en simulaciones
meteorológicas
• Incertidumbres en simulaciones de
cultivos
Modelos agro-climáticos
GCM
simulations
Statistical
models of
weather?
Effective
Response
Modelos en escalas espaciotemporales
Challinor et al. (2009)
Incertidumbre
• Dispersión de predicciones
• Barras de “error” en las predicciones
• Cantidad asociada con un error que no
podemos medir (Challinor et al. 2009)
• Cualquier diferencia con el imposible ideal
del completo determinismo (Walker et al.
2003)
Baja incertidumbre
Alto error
Alta incertidumbre
Bajo error
Pronóstico del tiempo
Ahora
+12 horas
GFS
(NCEP)
+48 horas
+96 horas
Observaciones y pronósticos
MetOffice, UK
Incertidumbres en simulación
Estructura de modelos
climática
Condiciones iniciales
MetOffice, UK
Incertidumbre en pronóstico de
varios días en Reino Unido
MetOffice, UK
Incertidumbre estructural
MetOffice, UK
Comparación de incertidumbres
Hawkins and Sutton (2009)
• También los parámetros son una
incertidumbre relevante
“Cascada” de incertidumbres en
modelos de impacto
Incertidumbres en modelos de
cultivos
• Variación en condiciones iniciales (estado
del suelo, emergencia de planta)
• Errores en datos de entrada
Watson & Challinor (2013)
Incertidumbre en observaciones
SD Temperatura
observada en
WorldClim
Incertidumbre en modelos de
cultivo
• Estructura de modelos
Asseng et al. (2013)
Incertidumbre paramétrica
• “Crop model parameters are true
mathematical constructs that represent
real world genotypes” (Boote et al. 1996)
• Many parameter combinations
successfully satisfy observational
constraints (Iizumi et al. 2009)
Posterior probability
density
Incertidumbres en modelos de
cultivo
• Incertidumbre paramétrica
Acumulación de
asimilado en grano
Temperatura óptima
para desarrollo
Ensemble de predicción para
manejo de incertidumbre
Predicción tipo ensemble
para dos zonas en India
Podemos preguntar
•Cuál es la probabilidad que el
rendimiento sea menor / mayor
que la media histórica?
•P(0.25)=?
Importancia relativa de
incertidumbres
Conclusiones
• El mundo cambia rápidamente y es imposible
predecir
• Hay muchas cosas que no sabemos…
• Investigamos aspectos relevantes (desconocimiento) y reducimos incertidumbres
(no funciona siempre)
• Cuál es el lugar de los diferentes tipos de
modelos (empíricos vs. mecanísticos) y la
información que producen?